如何在单个PDF中并排生成多个DataFrame图表并保存原表格？

针对你需要将Pandas生成的图表并排展示在PDF中、嵌入原始表格并每周自动发送邮件的需求，以下是完整实现步骤：

1. 数据加载与预处理 #

先把JSON/CSV数据转为DataFrame，并做基础清洗（以你提供的JSON数据为例，CSV直接用pd.read_csv即可）：

import pandas as pd
import json

# 加载JSON数据
with open('match_data.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
    data = json.load(f)
df = pd.DataFrame(data)

# 格式化日期列，清理无用字段
df['MatchDate'] = pd.to_datetime(df['MatchDate']).dt.date
df = df.drop('FIELD8', axis=1)

2. 生成并排图表+嵌入表格到PDF #

用Matplotlib创建多子图布局实现图表并排，再在页面底部添加原始表格，直接输出为PDF：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.backends.backend_pdf import PdfPages

# 初始化PDF对象
with PdfPages('match_stat_report.pdf') as pdf:
    # 创建2x2的子图布局，设置画布大小适配多图表
    fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(16, 12))
    fig.suptitle('赛事数据统计报告', fontsize=16, y=0.95)
    
    # 图表1：球员总得分柱状图
    total_runs = df.groupby('batsman')['Runs'].sum().sort_values(ascending=False)
    axes[0,0].bar(total_runs.index, total_runs.values, color='#1f77b4')
    axes[0,0].set_title('球员总得分排名')
    axes[0,0].tick_params(axis='x', rotation=45)
    
    # 图表2：出局类型占比饼图
    issue_dist = df['IssueType'].str.lower().value_counts()
    axes[0,1].pie(issue_dist.values, labels=issue_dist.index, autopct='%1.1f%%')
    axes[0,1].set_title('出局类型分布')
    
    # 图表3：Rohit Sharma出局类型统计
    rohit_out = df[df['batsman'] == 'Rohit Sharma']['IssueType'].str.lower().value_counts()
    axes[1,0].bar(rohit_out.index, rohit_out.values, color='#ff7f0e')
    axes[1,0].set_title('Rohit Sharma 出局类型明细')
    
    # 图表4：Bumra得分趋势折线图
    bumra_trend = df[df['batsman'] == 'Bumra'].sort_values('MatchDate')
    axes[1,1].plot(bumra_trend['MatchDate'], bumra_trend['Runs'], marker='o', color='#2ca02c')
    axes[1,1].set_title('Bumra 得分趋势')
    axes[1,1].tick_params(axis='x', rotation=45)
    
    # 调整子图间距，避免重叠
    plt.tight_layout(rect=[0, 0.2, 1, 0.92])
    
    # 在画布底部添加原始表格（显示前10行，数据多可分页）
    table_ax = fig.add_axes([0.1, 0.05, 0.8, 0.15])
    table_ax.axis('off')
    table_data = df.head(10).values.tolist()
    table_cols = df.columns.tolist()
    table = table_ax.table(cellText=table_data, colLabels=table_cols,
                          cellLoc='center', loc='center')
    table.auto_set_font_size(False)
    table.set_fontsize(8)
    table.scale(1.2, 1.2)
    
    # 保存当前页面到PDF
    pdf.savefig(fig)
    plt.close()

3. 发送PDF邮件 #

用Python内置的smtplib和email库实现邮件发送，注意配置邮箱SMTP服务（比如QQ邮箱需要开启授权码）：

import smtplib
from email.mime.multipart import MIMEMultipart
from email.mime.text import MIMEText
from email.mime.application import MIMEApplication

def send_report():
    # 邮箱配置
    sender = 'your_email@example.com'
    receiver = 'target_email@example.com'
    auth_code = 'your_email_auth_code'
    smtp_host = 'smtp.example.com'
    smtp_port = 465
    
    # 构建邮件
    msg = MIMEMultipart()
    msg['From'] = sender
    msg['To'] = receiver
    msg['Subject'] = '每周赛事数据统计报告'
    
    # 添加正文
    msg.attach(MIMEText('附件为最新一周的赛事数据报告，请查收。', 'plain', 'utf-8'))
    
    # 添加PDF附件
    with open('match_stat_report.pdf', 'rb') as f:
        pdf_part = MIMEApplication(f.read(), _subtype='pdf')
        pdf_part.add_header('Content-Disposition', 'attachment', filename='match_stat_report.pdf')
        msg.attach(pdf_part)
    
    # 发送邮件
    try:
        with smtplib.SMTP_SSL(smtp_host, smtp_port) as server:
            server.login(sender, auth_code)
            server.send_message(msg)
        print('邮件发送成功')
    except Exception as e:
        print(f'邮件发送失败：{str(e)}')

4. 每周自动执行 #

方式1：用schedule库实现脚本内定时 #

import schedule
import time

def weekly_job():
    # 依次调用数据加载、PDF生成、邮件发送的函数
    send_report()

# 设置每周一上午9点执行
schedule.every().monday.at("09:00").do(weekly_job)

# 保持脚本运行
while True:
    schedule.run_pending()
    time.sleep(60)

方式2：系统级定时任务（推荐，更稳定） #

• Linux/macOS：编辑crontab任务，执行crontab -e添加以下内容：

  0 9 * * 1 /usr/bin/python3 /full/path/to/your_script.py
  

  表示每周一9点自动运行脚本。
• Windows：打开「任务计划程序」，创建基本任务，设置触发条件为每周一，操作选择启动Python解释器，参数填脚本路径。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Hound